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mac php phpize,MAC 下 phpize命令出错
在安装xdebug的时候，执行phpize命令，会出现如下报错 grep: /usr/include/php/main/php.h: No such file or directory grep: /usr/include/php/Zend/zend_modules.h: No such file or directory grep: /usr/include/php/Zend/zend_extensions.h: No such…
phpize mysql_phpize增加php模块
一，phpize的好处 什么时候我们要用phpize呢？我们在安装php时： ./configure --prefix/usr/local/php --with-mysql/usr/local/mysql --with-zlib-dir --with-freetype-dir/usr --with-jpeg-dir/usr --with-png-dir/usr --enable-gd-native-ttf…
php7 phpize,安装phpize7.3
1，背景 在现有的ubuntu16.04中，装了好几个版本的PHP /etc/php/ 5.6/ 7.0/ 7.1/ 7.2/ 7.3/ whereis php php: /usr/bin/php7.3 /usr/bin/php7.0 /usr/bin/php /usr/lib/php /etc/php /usr/include/php /usr/share/php7.3-bcmath /usr/share/php7.3-readli…
使用phpize为编译好的PHP安装拓展模块
1.应用场景； 在实际工作中，我们往往会出现一种情况就是我们的环境都已经部署好了，但是突然整个环境又缺少了某一个模块，如果你重新去编译，那你的工作量将很 大，而且方式也不可取！PHP官方给你了一…
【Python入门学习笔记】Python3超详细的入门学习笔记，非常详细（适合小白入门学习）
Python3基础
想要获取pdf或markdown格式的笔记文件点击以下链接获取 Python入门学习笔记点击我获取
1，Python3 基础语法
1-1 编码
默认情况下，Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 当然你也可以为源码文件指…
记一次mssql手工注入
记一次mssql手工注入
记录一次mssql注入的过程，很多都是久的知识，大家当温故而知新吧。
xxxx/xxx?nIDX122‘ 注入报错，直接sqlmap跑，但有waf拦截； 只能进行fuzz了，发现select 和 from之间用/**/就可以…
（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）)
优化器(Optimizer)（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）
文章目录 3.1、传统梯度优化的不足(BGD,SGD,MBGD)3.1.1 一维梯度下降3.1.2 多维梯度下降 3.2、动量(Momentum)3.3、AdaGrad算法3.4、RMSProp算法3.5、Adam算法 优化器在机器学习、深度学习中往往起着举足轻重的作用，同一个模型，因选择不同的优化器&#…
【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现
之前介绍的梯度下降算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。例如，假设目标函数为 f f f，自变量为一个二维向量 [ x 1 , x 2 ] ⊤ [x_1, x_2]^\top [x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时…
深度学习AdaGrad算法
AdaGrad算法
在一般的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。
例如，假设目标函数为 f f f，自变量为一个二维向量 [ x 1 , x 2 ] ⊤ [x_1, x_2]^\top [x1,x2]⊤，该向量中每一个元…
7.5_adagrad
7.5 AdaGrad算法
在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为 f f f，自变量为一个二维向量 [ x 1 , x 2 ] ⊤ [x_1, x_2]^\top [x1,x2]⊤，该向…
 AdaGrad原理 pytorch代码解析)
【优化器】(二) AdaGrad原理 pytorch代码解析
1.简介
在上一篇文章里，我们介绍了SGD这个最朴素的梯度下降方法，以及其Momentum和NAG的优化改进方法。我们现在又回过头来看这个没加Momentum的图，可以看到在垂直方向上的梯度较大，走得很快，而水平方向上的位移较小&a…
深度学习中的优化算法之AdaGrad
之前在https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/123955067 介绍过SGD(Mini-Batch Gradient Descent(MBGD)，有时提到SGD的时候，其实指的是MBGD)。这里介绍下自适应梯度优化算法。 AdaGrad：全称Adaptive Gradient，自适应…
深度学习常见优化算法，图解AdaGrad、RMSProp，Adam
1. AdaGrad
AdaGrad算法是梯度下降法的改进算法，其优点是可以自适应学习率。该优化算法在较为平缓处学习速率大，有比较高的学习效率，在陡峭处学习率小，在一定程度上可以避免越过极小值点。在SDG优化算法中不能自适应学习率&#…
AdaGrad：自适应学习率下的梯度优化算法
在深度学习中，优化算法对于模型的收敛速度和性能起着至关重要的作用。AdaGrad是一种自适应学习率的梯度优化算法，它能够根据参数梯度的历史信息自适应地调整学习率，从而有效地解决了在训练过程中学习率衰减过快或过慢的问题。本文将深入介绍A…
【快速理解Adagrad】通俗解释Adagrad梯度下降算法
算法背景：
传统的人工神经网络基本只有输入层、隐藏层、以及输出层。随着大数据时代的来临以及GPU算力的提升，更加深层的神经网络出现了，使得人工智能进入深度学习时代。更深层的神经网络相比较于浅层的神经网络来说特征提取能力更强了&…
qlabel 跑马灯
就是简单的定时器➕qlabel实现，思路：每一秒钟，把label上最右边的文字切下来，然后放在最左边，这样不断切，就相当于是文字轮转了 更新 从右往左转 有空格效果
QLabel绘制滚动文本
实现思路
绘制滚动文本是个很简单的事，只需要用定时器累计一个文本坐标偏移量，然后 update ，在 paintEvent 里把文本画出来。
Qt 定时刷新可以用（可能还有其他方式）： QObject的startTimer配合paintEvent&…
PyQt5 QLabel控件
PyQt5 QLabel控件 QLabel常用方法显示动画超链接 QLabel常用信号 QLabel 就是常见的标签，可以用来显示文字（包括纯文本和富文本)，图片及动画。 QLabel常用方法
方法描述margin保存 QLabel 控件中内容与边框之间的距离（边距&#…